2021-07-28 干次新股
时间节点 1、大盘指数连续三日大崩或多日崩，接近了前期某个最低点或者支撑位附近 2、一波指数行情结束后的大崩，如抱团大崩后，指数带崩 3、一般月底附近后月初 4、当市场没有新题材时，高位个股出现大面积核按钮。 当出现以上几个条件要关注次新，同时注意整个板块的反弹走势，观察近两个月来人气个股、超跌个股、板块整体，都要普遍…
阅读全文 »近期学习的前后端常用技术
最近保持每周看3本书以上，感觉看的更快，知识更新还是太缓慢。尤其是对于前后端的相关技术有了一个大概的更新和认识，之前都停留在2007年开发php和JavaScript的状态。大概总结一下： 前端新兴框架 由于现代应用追求简洁、高效、快速迭代等，传统使用HTML的堆代码已经跟不上要求了，因此产生了许多前段的架构，可以快速…
阅读全文 »MA20 专注，专注，专注 – 2020-11-23
观察11月周期龙头20日线低吸机会，一定要专注，专注，专注！
阅读全文 »疯狂牛市，乱花渐欲迷人眼
牛市真的到来了么？ 牛市彻底进入疯狂期，说是假牛市的是因为没上车，羡慕嫉妒恨。已经进场的感慨钱真好赚，随便选一只股票，躺着就可以日进斗金。实际上有几点可以确定是进场信号： 成交量放大 连续多日突破万亿级别，这不是屌丝散户能有的能量，机构在推动，势头足。 机构天量杠杆 连续第七日猛涨时，监管层周末居然跳出来打击各类场外配…
阅读全文 »Anaconda 和 Jupyter的一些小技巧
在机器学习的各类教程中，都会提到Anaconda，这是一个集中式安装机器学习各类环境和类库的工具，能简化机器学习环境的部署，对小白来说尤其方便。 只要装了Anaconda，一系列包括Python、pip、Numpy、Scikit-learn、Tensorflow、Jupyter Notebook等等海量的Library…
阅读全文 »Anaconda 和 Jupyter的一些小技巧
在机器学习的各类教程中，都会提到Anaconda，这是一个集中式安装机器学习各类环境和类库的工具，能简化机器学习环境的部署，对小白来说尤其方便。 只要装了Anaconda，一系列包括Python、pip、Numpy、Scikit-learn、Tensorflow、Jupyter Notebook等等海量的Library…
阅读全文 »Numpy与Pandas
Numpy简介 Numpy（Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库，包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能，在机器学习这个科学范畴内，Numpy与Pandas、Matplot、Scikit-learn等一系列工具配合，实现高效的矩阵运算、机器学习模型运算等。在绝…
阅读全文 »K8S中Pod的使用-1
如果把 Pod 看成传统环境里的“机器”或“虚拟机”、把容器看作是运行在这个“机器”里的“用户程序”，那么很多关于 Pod 对象的设计就非常容易理解了。比如，凡是调度、网络、存储，以及安全相关的属性，基本上是 Pod 级别的。这些Pod属性的共同特征是，它们描述的是“机器”这个整体，而不是里面运行的“程序”。比如，配置…
阅读全文 »SVM VS. Logistic Regression
二者都是经典的分类器，SVM更强调最优化的可分，并且有严密的数学模型支撑。 网上搜了二者的优缺点对比，最终说实话还是一知半解。可能还需要真实场景实践，也许能够深入理解二者区别吧。 支持向量机的优势在于: 在高维空间中非常高效. 在线性可分的低维空间，SVM得到的比Logistic Regression更加健壮 即使在数…
阅读全文 »SVM SMO算法的实现
SVM通过拉格拉日对偶等最终形成了一套数学模型，最终可以通过SMO（Sequential Minimal Optimization)的方法可以解出最佳值alpha值。当然，可以通过经典的libsvm这样的slover实现计算，诸如此类的solver也是通过SMO算法来计算SVM的最优化参数，但是作为小白，确实有必要理解…
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